Wissensgeleitetes maschinelles Lernen: Aktuelle Trends und zukünftige Aussichten

Centrala begrepp

Wissensgeleitetes maschinelles Lernen kombiniert wissenschaftliches Wissen und Daten, um die Verallgemeinerbarkeit, wissenschaftliche Konsistenz und Erklärbarkeit von Ergebnissen zu verbessern.

Sammanfattning

Dieser Artikel gibt einen Überblick über das wissenschaftliche Modellieren und diskutiert die komplementären Stärken und Schwächen von ML-Methoden im Vergleich zu prozessbasierten Modellen für das wissenschaftliche Modellieren. Er bietet auch eine Einführung in den aktuellen Stand der Forschung im aufstrebenden Bereich des wissenschaftlichen wissensgeleiteten maschinellen Lernens (KGML), das darauf abzielt, sowohl wissenschaftliches Wissen als auch Daten in ML-Frameworks zu nutzen, um eine bessere Verallgemeinerbarkeit, wissenschaftliche Konsistenz und Erklärbarkeit der Ergebnisse zu erreichen.
Die verschiedenen Facetten der KGML-Forschung werden in Bezug auf die Art des verwendeten wissenschaftlichen Wissens, die Form der Wissens-ML-Integration und die Methode zur Einbeziehung des wissenschaftlichen Wissens in ML diskutiert. Außerdem werden einige der gängigen Anwendungsfälle in den Umweltwissenschaften beschrieben, in denen KGML-Methoden entwickelt werden, unter Verwendung von Beispielen in jeder Kategorie.

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Citat

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Viktiga insikter från

Knowledge-guided Machine Learning

by Anuj Karpatn... på arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15989.pdf

Djupare frågor

Wie können KGML-Methoden genutzt werden, um die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Vorhersagemodellen in den Umweltwissenschaften zu verbessern?

In den Umweltwissenschaften spielen KGML-Methoden eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Vorhersagemodellen. Durch die Integration von wissenschaftlichem Wissen in ML-Frameworks können Modelle erstellt werden, die nicht nur präzise Vorhersagen liefern, sondern auch die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien erklären können. Dies wird durch die Verwendung von wissenschaftlichen Theorien und Gesetzen als Leitfaden für die Konstruktion und Schulung von ML-Modellen erreicht.
Ein Ansatz zur Verbesserung der Erklärbarkeit besteht darin, physikalische Gesetze und Prinzipien direkt in die Architektur von ML-Modellen zu integrieren. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Modelle konsistente und nachvollziehbare Ergebnisse liefern, die mit den bekannten wissenschaftlichen Theorien übereinstimmen. Darüber hinaus können KGML-Methoden verwendet werden, um die Gewichtung von Verlustfunktionen anzupassen, um sicherzustellen, dass die Modelle sowohl die Datenmuster als auch die physikalischen Einschränkungen berücksichtigen.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, die ML-Modelle mit physikalischem Wissen vorzuschulen, um sicherzustellen, dass sie die grundlegenden physikalischen Prinzipien erfassen. Durch die Verwendung von simulierten Daten, die durch physikbasierte Modelle generiert werden, können die Modelle auf komplexe Umweltszenarien vorbereitet werden, bevor sie mit echten Beobachtungsdaten verfeinert werden. Dieser Ansatz kann die Erklärbarkeit der Modelle verbessern, da sie auf einem fundierten Verständnis der physikalischen Prozesse basieren.
Insgesamt tragen KGML-Methoden dazu bei, die Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Vorhersagemodellen in den Umweltwissenschaften zu verbessern, indem sie sicherstellen, dass die Modelle nicht nur genaue Vorhersagen liefern, sondern auch die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien erklären können.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Integration unvollständigen oder ungenauen wissenschaftlichen Wissens in ML-Modelle, und wie können diese Herausforderungen angegangen werden?

Die Integration unvollständigen oder ungenauen wissenschaftlichen Wissens in ML-Modelle kann verschiedene Herausforderungen mit sich bringen. Eine der Hauptprobleme besteht darin, dass unvollständige oder ungenaue wissenschaftliche Kenntnisse zu inkonsistenten oder fehlerhaften Modellierungen führen können, die die Vorhersagegenauigkeit beeinträchtigen. Darüber hinaus kann die Verwendung von ungenauen wissenschaftlichen Informationen zu falschen Schlussfolgerungen oder unzuverlässigen Ergebnissen führen.
Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen anzugehen, besteht darin, die Gewichtung von Verlustfunktionen in den ML-Modellen anzupassen, um die Bedeutung von unvollständigen oder ungenauen wissenschaftlichen Informationen zu berücksichtigen. Durch die Entwicklung von speziellen Regularisierungstechniken können Modelle so trainiert werden, dass sie sowohl die verfügbaren Daten als auch das vorhandene wissenschaftliche Wissen optimal nutzen.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, die ML-Modelle mit einem Mechanismus zur Unsicherheitsschätzung auszustatten, um die Auswirkungen unvollständiger oder ungenauer wissenschaftlicher Informationen zu quantifizieren. Durch die Integration von Unsicherheitsschätzungen können Modelle robustere Vorhersagen treffen und potenzielle Fehler aufgrund unvollständiger oder ungenauer Informationen besser erkennen.
Darüber hinaus kann die Verwendung von Ensemble-Methoden, bei denen mehrere Modelle kombiniert werden, dazu beitragen, die Auswirkungen unvollständiger oder ungenauer wissenschaftlicher Informationen zu minimieren. Durch die Kombination verschiedener Modelle können potenzielle Fehler ausgeglichen und die Vorhersagegenauigkeit verbessert werden.
Insgesamt erfordert die Integration unvollständigen oder ungenauen wissenschaftlichen Wissens in ML-Modelle eine sorgfältige Modellierung und Anpassung, um sicherzustellen, dass die Modelle zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse liefern.

Wie können KGML-Ansätze dazu beitragen, die Übertragbarkeit von Erkenntnissen zwischen verschiedenen Anwendungsgebieten in den Umweltwissenschaften zu verbessern?

KGML-Ansätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Übertragbarkeit von Erkenntnissen zwischen verschiedenen Anwendungsgebieten in den Umweltwissenschaften. Durch die Integration von wissenschaftlichem Wissen in ML-Modelle können universelle Merkmalsrepräsentationen gelernt werden, die auf verschiedenen Datensätzen und Anwendungsgebieten übertragbar sind.
Ein Ansatz zur Verbesserung der Übertragbarkeit besteht darin, ML-Modelle auf breit angelegten Datensätzen vorzuschulen, um universelle Merkmalsrepräsentationen zu erlernen. Diese vortrainierten Modelle können dann auf spezifische Anwendungsgebiete in den Umweltwissenschaften feinabgestimmt werden, um die Leistung auf neuen Datensätzen zu verbessern. Durch die Verwendung von vortrainierten Modellen können Erkenntnisse und Merkmale zwischen verschiedenen Anwendungsgebieten effektiv übertragen werden.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, die ML-Modelle mit physikalischem Wissen zu initialisieren, um sicherzustellen, dass sie die grundlegenden physikalischen Prinzipien erfassen. Durch die Verwendung von vortrainierten Modellen, die auf simulierten Daten basieren, können universelle Merkmalsrepräsentationen gelernt werden, die auf verschiedene Anwendungsgebiete übertragbar sind. Dies ermöglicht eine effektive Übertragung von Erkenntnissen zwischen verschiedenen Umweltsystemen und Anwendungsgebieten.
Zusätzlich können KGML-Methoden dazu beitragen, die Übertragbarkeit von Erkenntnissen zu verbessern, indem sie die Modelle auf robuste und konsistente Weise trainieren. Durch die Integration von wissenschaftlichem Wissen in die ML-Modelle können Modelle entwickelt werden, die nicht nur auf spezifische Datensätze, sondern auch auf neue und unbekannte Datensätze generalisieren können. Dies trägt dazu bei, die Übertragbarkeit von Erkenntnissen zwischen verschiedenen Anwendungsgebieten in den Umweltwissenschaften zu verbessern.